JPH0696125A - 検索画像蓄積方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】画像を構成し特徴づける対象の物理的及び意味
的属性値から構成される、曖昧なもしくは不十分な検索
条件による画像検索を実現できるようなデータ形式で、
画像を蓄積する検索画像蓄積方式を提供する。 【構成】対象の属性値及び画像を、対象の属性値を代表
する値である代表値及び代表値の集合でそれぞれ表現・
管理する。画像検索手段４は、検索者からの検索条件に
含まれる対象の物理的及び意味的属性値を代表値に変換
し、物理的属性代表値蓄積手段６及び意味的属性代表値
蓄積手段７からその代表値で特徴づけられる画像のＩＤ
を抽出し、画像表示手段３を介して検索者に表示する。
また、物理的属性代表値蓄積手段６及び意味的属性代表
値蓄積手段７における代表値は、他の代表値との関連の
強さの度合を有しているので、関連のある代表値へ変換
により曖昧な検索条件にも対応可能である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像データベースから
検索者が目的とする画像を有効に検索できるように検索
画像を蓄積する画像蓄積方式に関わるものである。

【０００２】

【従来の技術】一般に、画像は、その画像を特徴づけて
いる複数の部分画像（以下、”対象”と呼ぶ。）で構成
されている。この対象は、様々な属性（以下、”対象属
性”と呼び、また対象属性の具体的な値を”対象属性
値”と呼ぶ。）を有しており、その対象属性には、画像
上での物理的属性と意味的属性がある。物理的属性の例
として、画像上での対象の絶対位置（(200,100) で表さ
れる対象のｘ−ｙ座標等）、もしくは対象と対象の相対
位置関係（ある対象が別の対象に対して左上20度の位置
にある関係など）などがあげられる。また、意味的属性
の例として、対象のラベルもしくはキーワード（”山”
や”川”等）以外に、例えば対象が人間の場合には、年
代（”年老いている”や”若い”等）、性別（”男”
や”女”）、もしくは風貌（”髪が長い”や”帽子をか
ぶっている”等）などがあげられる。

【０００３】図２は、意味的属性としてキーワードを、
物理的属性として絶対位置及び相対位置を有する場合の
画像の具体例である。同図においては、i1という画像名
を持つある画像が２つの対象を有している。また、画像
上の対象の絶対位置は(0,0)〜(600,300) のｘ−ｙ座標
で表現されている。一方の対象は、kw1 というキーワー
ド、(200,100) というｘ−ｙ座標で表現される絶対位
置、及び、右下に見える別の対象と水平線とのなす角が
25度である相対位置関係を有する。また、もう一方の対
象は、kw3 というキーワード、(500,200) というｘ−ｙ
座標で表現される絶対位置、及び、左上に見える最初の
対象と水平線とのなす角が155 度である相対位置関係を
有する。但し、図２における相対的位置関係を表す角度
は、水平線から反時計回りに見た場合の角度である。

【０００４】図７は、従来の検索画像蓄積方式の一例で
ある。本従来方式は、対象に付けられたキーワードによ
り画像を検索できるように画像を蓄積する方式である。
図７に示すように、本従来方式は、検索意図入力手段
１、画像蓄積手段２、画像表示手段３、画像検索手段
４、及びキーワード蓄積手段５から構成される。検索意
図入力手段１は、検索者から複数のキーワードから成る
検索条件を取り込むための手段である。画像蓄積手段２
は、ある画像を、画像表示手段３に表示するための画デ
ータをその実体とし、その画像を特徴づけるキーワード
をパラメータとするデータ形式で、蓄積するための手段
である。画像表示手段３は、検索者に対して画像蓄積手
段２に蓄積された画像を表示するための手段である。画
像検索手段４は、検索意図入力手段１からの検索条件か
らキーワードを抽出し、そのキーワードによって特徴づ
けられた画像のＩＤを画像蓄積手段２から検索し、その
画像の実体を画像蓄積手段２から画像表示手段３に送出
するための手段である。キーワード蓄積手段５は、ある
キーワードを、そのキーワードによって特徴づけられた
画像のＩＤ（以下、”画像ＩＤ”と呼び、画像蓄積手段
２におけるポインタの働きもする。）をパラメータとす
るデータ形式で、蓄積するための手段である。このよう
に、本従来方式は、画像を直接参照できるキーワードが
キーワード蓄積手段５に蓄積されているところに特徴が
あり、基本的にはキーワードのみから画像を検索する。

【０００５】以下に、具体例を示して本従来方式を詳細
に説明する。図８は、本従来方式における画像蓄積手段
２に蓄積されている画像として、図２に示す画像例を取
り上げた場合のデータ形式例である。このデータ形式に
おいて、１つの画像は、(1)画像ＩＤ、(2) 画像名、(3)
画データ（実体）のＩＤ（以下、”実体ＩＤ”と呼
び、画像蓄積手段３におけるポインタの働きもす
る。）、及び(4) 複数のキーワードのＩＤ（以下、”キ
ーワードＩＤ”と呼び、キーワード蓄積手段５における
ポインタの働きもする。）で表現される。同図の例で
は、ある画像が、画像ＩＤであるIID1、画像名であるi
1、実体ＩＤであるEID1、及びキーワードＩＤであるKID
1とKID2を有している。

【０００６】図９は、本従来方式におけるキーワード蓄
積手段５に蓄積されているキーワードとして、図２に示
す画像例の有するキーワードを取り上げた場合のデータ
形式例である。このデータ形式において、１つのキーワ
ードは、(1) キーワードＩＤ、(2) キーワード名、及び
(3) このキーワードによって特徴づけられた画像のＩＤ
（画像蓄積手段２におけるポインタの働きもする。）で
表現される。同図の例では、最初のキーワードは、キー
ワードＩＤであるKID1、キーワード名であるkw1 、及び
画像ＩＤであるIID1を有している。また、次のキーワー
ドは、キーワードＩＤであるKID2、キーワード名である
kw3 、及び画像のＩＤであるIID1を有している。

【０００７】例として、図２，図８，及び図９を用い
て、検索条件としてキーワードkw１を入力することによ
り、画像i1を検索する過程の一例を記す。まず、画像検
索手段４は、検索意図入力手段１を介して得られた検索
条件からキーワードkw1 を抽出しそのkw1 をキーワード
蓄積手段５から検索する。その結果、画像検索手段４は
それに対応する画像ＩＤであるIID1を抽出する。次に、
画像検索手段４はそのＩＤを有する画像の実体を画像蓄
積手段２から検索し、画像表示手段３へ送出する。そし
て、画像表示手段３は検索した画像の実体を検索者に対
して表示する。このように、本従来方式におけるデータ
形式では、キーワード蓄積手段５に蓄積されているキー
ワードからのみ画像を直接参照できるが、その他の対象
属性を画像データベース内に有しないためその属性値よ
り画像を直接参照できない。

【０００８】一方、従来の検索画像蓄積方式の別の一例
は、キーワード以外の対象属性からも画像を検索できる
ように、画像を蓄積する方式である。また、本従来方式
は、画像の登録者と検索者とのその画像に対する認識の
相違を解消することもできる。本従来方式は図７と同じ
構成ではあるが、各々の機能が上記の従来方式と多少異
なる。検索意図入力手段１は、キーワードを含む対象の
物理的及び意味的属性値から成る検索条件を、検索者か
ら取り込むための手段である。画像蓄積手段２は、ある
画像を、画像表示手段３に表示するための画データをそ
の実体とし、(1) その画像を特徴づけるキーワードのＩ
Ｄ及び(2) 対象の物理的属性代表値をパラメータとする
データ形式で、蓄積するための手段である。尚、物理的
属性代表値とは、幾つかの物理的属性値をまとめて表す
１つの代表的な値のことである。例えば、図２におい
て、”(200,100) というｘ−ｙ座標”で表される絶対位
置という物理的属性値に対する物理的属性代表値として
は”左上”があげられる。画像表示手段３は、検索者に
対して画像蓄積手段２に蓄積された画像を表示するため
の手段である。画像検索手段４は、検索意図入力手段１
からの検索条件からキーワードを抽出し、そのキーワー
ドによって特徴づけられた画像のＩＤをキーワード蓄積
手段５から検索し、その画像の実体を画像蓄積手段２か
ら画像表示手段３に送出するための手段である。また、
画像検索手段４は、検索条件中にキーワード以外の意味
的属性値がある場合に、その意味的属性値をパラメータ
として持つキーワードによって特徴づけられた画像のＩ
Ｄを、キーワード蓄積手段５から検索する。一方、画像
検索手段４は、検索意図入力手段１からの検索条件中の
対象の物理的属性値を物理的属性代表値に変換し、画像
蓄積手段２に蓄積されている全ての画像に対してその物
理的属性代表値を照合し、該当する画像の実体を画像表
示手段３に送出するための手段でもある。尚、検索条件
中にキーワードと物理的属性値が混在する場合には、画
像検索手段４は、キーワードにより検索された画像ＩＤ
と物理的属性代表値の照合により抽出された画像ＩＤの
内、共通のＩＤに対応する画像の実体を画像表示手段３
に送出する。キーワード蓄積手段５は、あるキーワード
を、(1) そのキーワードを有する対象の意味的属性値及
び(2)そのキーワードに特徴づけられた画像のＩＤをパ
ラメータとする形式で、蓄積するための手段である。こ
のように、本従来方式は、代表値に変換された対象の物
理的属性値が、画像を中心として画像蓄積手段２に、ま
た代表値に変換された意味的属性値が、キーワードを中
心としてキーワード蓄積手段５に、それぞれ蓄積されて
いるところに特徴があり、キーワード以外の対象属性か
らも画像を検索できる。但し、物理的属性値から検索す
る場合には、画像蓄積手段２に蓄積されている全ての画
像に対してその物理的属性代表値に対応する代表値の照
合が行われる必要がある。また、画像及び検索条件中の
物理的属性値は、検索者によって不明確に記憶されやす
いので、その物理的属性値から変換された物理的属性代
表値に基づいて画像検索を行うことにより、画像の登録
者と検索者とのその画像に対する認識の相違を解消でき
る。しかし、登録者と検索者がある物理的属性値を同じ
物理的属性代表値に変換される属性値と認識しなかった
場合には、画像検索が失敗に終ることが起こりえる。

【０００９】以下に、具体例を示して本従来方式を詳細
に説明する。図１０は、本従来方式における画像蓄積手
段２に蓄積されている画像として、図２に示す画像例を
取り上げた場合のデータ形式例である。このデータ形式
において、１つの画像は、(1) 画像ＩＤ、(2) 画像名、
(3) 実体ＩＤ、(4) 複数の対象のデータで表現される。
そして１つの対象のデータは、(a) 対象のＩＤ（以
下、”対象ＩＤ”と呼ぶ。）、(b) キーワードＩＤ、
(c) 絶対位置の代表値（以下、”絶対位置代表値”と呼
ぶ。）、及び(d) 他の対象ＩＤをパラメータとした、そ
の対象との相対位置関係の代表値（以下、”相対位置代
表値”と呼ぶ。）で表現される。同図の例では、ある画
像が、画像ＩＤであるIID1、画像名であるi1、実体ＩＤ
であるEID1、及び２つの対象のデータを有している。一
方の対象のデータは、対象ＩＤであるOID1、キーワード
ＩＤであるKID1、”左上”を実体とする絶対位置代表値
であるap１、及び、OID2というＩＤを持つ対象に対し
て、”右下に別の１つの対象が存在すること”を実体と
する相対位置代表値であるrp２を有している。即ち、こ
こでは実際の画像上で”(200,100)というｘ−ｙ座標”
で表される絶対位置が”左上”という絶対位置代表値ap
１に変換されている。また”ある対象の右下に見える別
の対象と水平線とのなす角が25度”である相対位置関係
が”右下（に別の１つの対象が存在する）”という相対
位置代表値rp２に変換されている。もう一方の対象のデ
ータは、対象ＩＤであるOID2、キーワードＩＤであるKI
D2、及び”右下”を実体とする絶対位置の代表値である
ap３を有している。即ち、ここでは実際の画像上で”(5
00,200) というｘ−ｙ座標”で表される絶対位置が”右
下”という絶対位置代表値ap3 に変換されている。尚、
ＩＤがOID2である対象のデータにおいて、ＩＤがOID1で
ある対象との相対位置関係が示されていないのは、IOD1
の対象のデータ中の相対位置関係と情報が重複している
からである。本従来方式におけるキーワード蓄積手段５
に蓄積されているキーワードとして、図２に示す画像例
の有するキーワードを取り上げた場合のデータ形式例は
図９に等しい。即ち、このデータ形式において、１つの
キーワードは、(1) キーワードＩＤ、(2) キーワード
名、及び(3) このキーワードによって特徴づけられた画
像のＩＤで表現される。同図の例では、最初のキーワー
ドは、キーワードＩＤであるKID1、キーワード名である
kw1 、及び画像ＩＤであるIID1を有している。また、次
のキーワードは、キーワードＩＤであるKID2、キーワー
ド名であるkw3 、及び画像ＩＤであるIID1を有してい
る。

【００１０】例として、図２、図９、及び図１０を用
い、検索条件としてキーワードkw1 を入力することによ
り画像i1を検索する過程は、上記従来技術における過程
に等しいので、ここでは説明を省略する。ここでは、あ
る対象の有する全ての属性値を正確に記述した検索条件
ではなく、検索者が記憶している複数の対象の一部の属
性値から成るような不十分な検索条件による画像の検索
過程の一例について説明する。同じ図を例にとって、検
索条件として、(1) キーワードkw1 を有すること、(2)
ある対象が(150,80)に存在すること、及び(3) ある対象
の右下にある別の１つの対象と水平線とのなす角が35度
であることを入力することにより、画像i1を検索する過
程を以下に記す。尚、(150,80)というｘ−ｙ座標や35度
という角度の入力方法については様々考えられるが、例
えば、ディスプレイ上で対象を表すスケッチ画を検索者
に配置させることにより、データベースがその対象のｘ
−ｙ座標や角度を数値で認識する方法がある。まず、画
像検索手段４は、検索意図入力手段１を介して得られた
検索条件を代表値に変換する。即ち、キーワードkw1は
そのままにして置き、”(150,80)というｘ−ｙ座標”で
表された絶対位置を、”左上”を実体とする絶対位置代
表値ap1 に変換し、また”ある対象の右下にある別の１
つの対象と水平線とのなす角が35度”である相対位置関
係を、”右下（に別の１つの対象があること）”を実体
とする相対位置代表値rp2 に変換する。そして、画像検
索手段４は、キーワードkw1 をキーワード蓄積手段５か
ら検索し、そのキーワードを有する画像のＩＤを抽出す
る。次に、画像検索手段４は、キーワードkw1 を有する
全ての画像、即ち抽出した全ての画像が有する対象のデ
ータに対して、絶対位置代表値ap1 及び相対位置代表値
rp2 を照合し、それらの代表値を有する画像のＩＤを抽
出する。その結果、画像検索手段４は、IID1という画像
ＩＤが指示する画像の実体を抽出し、画像表示手段３へ
送出する。そして、画像表示手段３は検索者に対してそ
の画像の実体を表示する。このように、本従来方式は、
最初にキーワードを用いた検索により、検索対象となる
画像数を絞り込む必要があり、このことは検索者が検索
条件を作成する際の制約となっている。また、本従来方
式で、対象の物理的属性値だけによる検索を行うために
は、画像蓄積手段２中の全ての画像に対してその属性値
に対応した代表値を照合する必要があるので、検索に膨
大な時間を要する。そして、この時間は、検索条件に含
まれる対象の物理的属性値が増えるほど膨大となってい
く。即ち、本従来方式でも対象の物理的属性による画像
検索が不可能ではないにしろ困難であることがわかる。

【００１１】一方、画像i1を検索するための検索条件と
して、(1) キーワードkw1 を有すること、(2) ある対象
が(150,150) に存在すること、及び(3) ある対象の右下
にある別の１つの対象と水平線とのなす角が25度である
ことを入力した場合、即ち検索者が不明確に記憶してい
た絶対位置を含む曖昧な検索条件を入力した場合におけ
る検索過程を記す。この場合には、上記の検索条件に対
応する属性代表値はそれぞれ、kw1、ap2、及びrp2 とな
り、画像i1の検索が失敗する結果となる。但し、絶対位
置代表値ap2 の実体は、”中央左”である。このような
検索の失敗は、対象の絶対位置を絶対位置代表値に変換
しているために起こったのである。このように、登録者
と検索者との間の画像の認識の相違を解消するために取
り入れた物理的属性代表値への変換は、検索者がある物
理的属性値を曖昧にもしくは不正確に認識していた場合
に、目的画像を検索できない可能性があるという欠点を
持つ。以上より、本従来方式は、キーワード以外の対象
属性による検索が困難であり、かつ検索者が不正確に記
憶している対象属性値を含む検索条件による画像検索に
適していないという欠点を有する。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】画像データベースから
検索者が目的とする画像を検索できるように画像を蓄積
する検索画像蓄積方式において、従来技術では、キーワ
ードのみにより画像を検索するように検索画像が蓄積さ
れていたり、蓄積されている画像全てに対して対象の物
理的属性を含む検索条件の照合を行うように画像が蓄積
されていたために、キーワード以外の対象属性による画
像検索が困難であった。また、従来技術では、対象の物
理的属性値から変換された物理的属性代表値の照合によ
り画像検索を行うように画像が蓄積されていたために、
検索者が不正確に記憶している対象属性値を含む曖昧な
検索条件による画像検索に適していない。

【００１３】本発明は、上記の問題点に鑑み、対象の物
理的及び意味的属性値からなる柔軟でかつ曖昧な検索条
件による画像検索を実現できるように、画像を蓄積する
検索画像蓄積方式を提供することを目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明は、複数の対象で
特徴づけ構成されている画像を蓄積するための、かつ該
対象の有する物理的属性値及び意味的属性値により構成
される検索条件を用いて検索者の目的画像を検索するた
めの画像データベースにおいて、該検索者から該検索条
件を取り込むための検索意図入力手段と、該物理的属性
値を代表する物理的属性代表値及び該意味的属性値を代
表する意味的属性代表値を対応づけて該画像を蓄積する
ための画像蓄積手段と、前記検索者に前記画像を表示す
るための画像表示手段と、前記物理的属性値を該物理的
属性代表値に変換するための、かつ前記意味的属性値を
該意味的属性代表値に変換するための、かつ前記検索条
件に適合した画像を検索するための画像検索手段と、複
数の前記物理的属性代表値を蓄積するための物理的属性
代表値蓄積手段と、複数の前記意味的属性代表値を蓄積
するための意味的属性代表値蓄積手段とを有し、 該画
像蓄積手段における前記画像が前記物理的属性代表値及
び前記意味的属性代表値を指示する情報を有し、かつ該
物理的属性代表値蓄積手段における前記物理的属性代表
値が前記画像を指示する情報及び他の前記物理的属性代
表値や前記意味的属性代表値との関連の強さの度合を有
し、かつ該意味的属性代表値蓄積手段における前記意味
的属性代表値が前記画像を指示する情報及び他の前記意
味的属性代表値や前記物理的属性代表値との関連の強さ
の度合を有することを特徴とする。

【００１５】

【作用】本発明は、上記構成において、検索者の検索条
件から抽出された物理的及び意味的属性値を物理的及び
意味的属性代表値に変換し、それらの内多くの代表値が
指示する順に画像を検索／表示することにより、登録者
と検索者との画像への認識の相違を解消でき、更に、キ
ーワード以外の対象属性で構成された検索条件、検索者
が記憶している複数の対象の一部の属性値から成るよう
な不十分な検索条件、及び検索者が不正確に記憶してい
る対象属性値を含むような曖昧な検索条件に対応できる
ように、画像を蓄積した検索画像蓄積方式である。

【００１６】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。図１は、本発明に関わる検索画像蓄積方式の一実
施例である。図１に示すように、本発明は、検索意図入
力手段１、画像蓄積手段２、画像表示手段３、画像検索
手段４、物理的属性代表値蓄積手段６、及び意味的属性
代表値蓄積手段７から構成される。検索意図入力手段１
は、キーワードを含む対象の物理的及び意味的属性値か
ら成る検索条件を、検索者から取り込むための手段であ
る。画像蓄積手段２は、ある画像を、画像表示手段３に
表示するための画データをその実体とし、その画像を特
徴づける物理的及び意味的属性代表値のＩＤをパラメー
タとするデータ形式で、蓄積するための手段である。
尚、画像蓄積手段２における画像の実体として、画デー
タだけでなく、その画像を特徴づける対象の物理的属性
値及び意味的属性値を加える場合もある。画像表示手段
３は、検索者に対して画像蓄積手段２に蓄積された画像
を表示するための手段である。画像検索手段４は、検索
意図入力手段１から検索条件から対象の物理的及び意味
的属性値を抽出し、それらの属性値を物理的及び意味的
属性代表値に変換し、物理的属性代表値及び意味的属性
代表値を各々物理的属性代表値蓄積手段６及び意味的属
性代表値蓄積手段７に対して照合し、それらの代表値を
有する画像ＩＤを抽出し、画像蓄積手段２からその画像
ＩＤに対応した画データを検索し、画像表示手段３に送
出するための手段である。物理的属性代表値蓄積手段６
は、ある物理的属性代表値を、(1) 関連のある他の代表
値のＩＤとその関連の強さの度合（以下、”関連度”と
呼ぶ。）、及び(2) その代表値によって特徴づけられた
画像のＩＤをパラメータとするデータ形式で、蓄積する
ための手段である。意味的属性代表値蓄積手段７は、あ
る意味的属性代表値を、(1) 関連のある他の代表値のＩ
Ｄとその関連度、及び(2) その代表値によって特徴づけ
られた画像のＩＤをパラメータとするデータ形式で、蓄
積するための手段である。このように、本発明は、対象
の物理的及び意味的属性代表値が従来方式のように画像
やキーワードに依存して管理されておらず各々独立に管
理されているため、検索者が記憶する任意の対象属性値
により構成された検索条件、即ち検索者が記憶している
複数の対象の一部の属性値から成るような不十分な検索
条件に対応できる。また、本発明は、物理的及び意味的
属性代表値から画像ＩＤを介して画像を直接参照できる
ため、高速な画像検索が可能となる。更に、本発明は、
物理的対象属性代表値蓄積手段６や意味的対象属性代表
値蓄積手段７に、他の代表値との関連情報を有している
ため、検索者が不明確に記憶している対象属性値を含む
ような曖昧な検索条件にも対応できる。即ち、検索者が
不正確に記憶している検索条件中の対象属性値に対応す
る代表値は、関連度の強い他の代表値に置き換えられ
て、再び検索が行われうる。

【００１７】以下に、具体例を示して本発明を詳細に説
明する。図３は、本発明における画像蓄積手段２に蓄積
されている画像として、図２に示す画像例を取り上げた
場合のデータ形式例である。尚、図２では、物理的属性
として対象の絶対位置及び相対位置関係が、また意味的
属性としてはキーワードが取り上げられている。このデ
ータ形式において、１つの画像は、(1) 画像ＩＤ、(2)
画像名、(3) 実体ＩＤ、(4) 複数の対象のデータで表現
される。また１つの対象のデータは、(a) 対象ＩＤ、
(b) キーワードＩＤ、(c) 絶対位置代表値のＩＤ（以
下、”絶対位置代表値ＩＤ”と呼ぶ。）、及び(d) 他の
対象ＩＤをパラメータとしたその対象との相対位置代表
値のＩＤ（以下、”相対位置代表値ＩＤ”と呼ぶ。）で
表現される。同図の例では、ある画像が、画像ＩＤであ
るIID1、画像名であるi1、実体ＩＤであるEID1、及び２
つの対象のデータを有している。一方の対象のデータ
は、対象ＩＤであるOID1、キーワードＩＤであるKID1、
絶対位置代表値ＩＤであるAID1、及びOID2というＩＤを
持つ対象に対する相対位置代表値ＩＤであるRID1を有し
ている。もう一方の対象のデータは、対象ＩＤであるOI
D2、キーワードＩＤであるKID2、及び絶対位置代表値Ｉ
ＤであるAID2を有している。尚、ＩＤがOID2である対象
のデータにおいて、ＩＤがOID1である対象との相対位置
関係が示されていないのは、IOD1の対象のデータ中の相
対位置関係と情報が重複しているからである。

【００１８】図４は、本発明における意味的属性代表値
蓄積手段７に蓄積されている意味的属性代表値としてキ
ーワードを取り上げ、図２に示す画像を例に取った場合
のデータ形式例である。このデータ形式において、１つ
のキーワードは、(1) キーワードＩＤ、(2) キーワード
名、(3) 関連のある他のキーワードＩＤ及びその関連
度、そして(4) このキーワードに特徴づけられている画
像のＩＤで表現される。尚、関連度は、関連の最も強い
場合”１”を、最も弱い場合”０”をとる。同図の例で
は、最初のキーワードは、キーワードＩＤであるKID1、
キーワード名であるkw1 、関連のあるキーワードＩＤで
あるKID5（但し、KID5の内容は、図４では省略されてい
る。）とその関連度である0.5 、及び画像ＩＤであるII
D1を有している。また、次のキーワードは、キーワード
ＩＤであるKID2、キーワード名であるkw3 、及び画像Ｉ
ＤであるIID1を有しており、また他のキーワードとの関
連がないことを意味している。

【００１９】図５は、本発明における物理的属性代表値
蓄積手段６に蓄積されている物理的属性代表値の１つと
して絶対位置代表値を取り上げ、図２に示す画像を例に
取った場合のデータ形式例である。このデータ形式にお
いて、１つの絶対位置代表値は、(1) 絶対位置代表値Ｉ
Ｄ、(2) 絶対位置代表値名、(3) 絶対位置代表値の実
体、(4) 関連のある絶対位置代表値ＩＤとその関連度、
及び(5) この絶対位置代表値に特徴づけられている画像
のＩＤで表現される。尚、関連度は、関連の最も強い場
合”１”を、最も弱い場合”０”をとる。同図の例で
は、最初の絶対位置代表値は、絶対位置代表値ＩＤであ
るAID1、絶対位置代表値名であるap１、絶対位置代表値
の実体である”左上”、関連のある絶対位置代表値ＩＤ
であるAID3とその関連度である0.7 、及び画像ＩＤであ
るIID1を有している。また、次の絶対位置代表値は、絶
対位置代表値ＩＤであるAID2、絶対位置代表値名である
ap3 、絶対位置代表値の実体である”右下”、及び画像
ＩＤであるIID1を有しており、また関連のある絶対位置
代表値がないことを意味している。３番目の絶対位置代
表値は、絶対位置代表値ＩＤであるAID3、絶対位置代表
値名であるap2 、絶対位置代表値の実体である”中央
左”、及び関連のある絶対位置代表値ＩＤであるAID1と
その関連度である0.7 を有しており、またその代表値に
特徴づけられている画像のＩＤがないことを意味してい
る。

【００２０】図６は、本発明における物理的属性代表値
蓄積手段６に蓄積されている物理的属性代表値の１つと
して相対位置代表値を取り上げ、図２に示す画像を例に
取った場合のデータ形式例である。このデータ形式にお
いて、１つの相対位置代表値は、(1) 相対位置代表値Ｉ
Ｄ、(2) 相対位置代表値名、(3) 相対位置代表値の実
体、(4) 関連のある相対位置代表値ＩＤとその関連度、
及び(5) この相対位置代表値に特徴づけられている画像
のＩＤで表現される。尚、関連度は、関連の最も強い場
合”１”を、最も弱い場合”０”をとる。同図の例で
は、１つの相対位置代表値は、相対位置代表値ＩＤであ
るRID1、相対位置代表値名であるrp2 、相対位置代表値
の実体である”右下（に別の１つの対象が存在するこ
と）”、関連のある相対位置代表値ＩＤであるRID3（但
し、RID3の内容は、図６では省略されている。）とその
関連度0.4 、画像ＩＤであるIID1を有している。

【００２１】例として、検索者が記憶している複数の対
象の一部の属性値から成るような不十分な検索条件によ
る画像の検索過程の一例について説明する。図２〜図６
を例として用い、不十分な検索条件として、(1) キーワ
ードkw1 を有すること、(2)ある対象が(150,80)に存在
すること、及び(3) ある対象の右下にある別の１つの対
象と水平線とのなす角が35度であることを入力すること
により、画像i1を検索する過程例を以下に記す。尚、(1
50,80)というｘ−ｙ座標や35度という角度の入力方法に
ついては上記従来技術に等しい。まず、画像検索手段４
は、検索意図入力手段１を介して得られた検索条件を代
表値に変換する。即ち、”(150,80)というｘ−ｙ座標”
で表される絶対位置を、”左上”を実体とする絶対位置
代表値ap1 に変換し、また”ある対象の右下にある別の
１つの対象と水平線とのなす角が35度”である相対位置
関係を、”右下（に別の１つの対象があること）”を実
体とする相対位置代表値rp2 に変換する。次に、画像検
索手段４は、意味的属性代表値蓄積手段７からキーワー
ドkw1 を有する画像ＩＤを抽出する。また、画像検索手
段４は、物理的属性代表値蓄積手段６から絶対位置代表
値ap1 を有する画像ＩＤを抽出する。同様に、画像検索
手段４は、物理的属性代表値蓄積手段６から相対位置代
表値rp2を有する画像ＩＤを抽出する。そして、画像検
索手段４は、抽出した画像ＩＤにおける共通の画像ＩＤ
を選択する。その結果、画像検索手段４は、画像蓄積手
段２から共通のＩＤであるIID1を持つ画像の実体を抽出
し、画像表示手段３へ送出する。そして、画像表示手段
３は検索者に対してその画像の実体を表示する。このよ
うに、本発明は、各対象属性から画像ＩＤを介して独立
に画像を直接参照できるように画像が蓄積されているた
め、検索者が記憶している複数の対象の一部の属性値か
らなるような不十分な検索条件による画像検索が迅速に
行える。

【００２２】一方、画像i1を検索するための検索条件と
して、(1) キーワードkw1 を有すること、(2) ある対象
が(150,150) に存在すること、及び(3) ある対象の右下
にある別の１つの対象と水平線とのなす角が35度である
ことを入力した場合、即ち検索者が不明確に記憶してい
た絶対位置を含む曖昧な検索条件を入力した場合の検索
過程の一例を、以下に示す。まず、画像検索手段４は、
検索意図入力手段１を介して得られた検索条件を代表値
に変換する。即ち、”(150,150)という座標”で表され
る絶対位置を、”中央左（に１つの対象があること）”
を実体とする絶対位置代表値ap2 に変換し、また”ある
対象の右下にある別の１つの対象と水平線とのなす角が
35度”である相対位置関係を、”右下（に別の１つの対
象があること）”を実体とする相対位置代表値rp2 に変
換する。次に、画像検索手段４は、物理的属性代表値蓄
積手段６もしくは意味的属性代表値蓄積手段７から、キ
ーワードkw1 、絶対位置代表値ap2 もしくは相対位置代
表値rp2 を有する画像ＩＤをそれぞれ抽出する。そし
て、画像検索手段４は、抽出した画像ＩＤにおける共通
の画像ＩＤを選択する。ところが、画像検索手段４は、
検索条件における絶対位置が誤っているため共通のＩＤ
を抽出できない。そこで、画像検索手段４は、検索条件
中から変換された３つの対象属性代表値、即ちkw1 、ap
2 、及びrp2 の内どれか１つが曖昧な値であると見な
し、各対象属性代表値に対して、関連のある代表値ＩＤ
及びその関連度を意味的属性代表値蓄積手段６及び物理
的属性代表値蓄積手段７から抽出する。そして、画像検
索手段４は、抽出した関連度の内最大値を示す代表値Ｉ
Ｄを選択し、そのＩＤを有していた検索条件中の属性代
表値をそのＩＤが指示する属性代表値に置き換え、上記
と同様に共通の画像ＩＤを抽出し、対応する画像を検索
者に表示する。即ち本例では、図４からキーワードkw1
の有する関連のあるキーワードのＩＤ及び関連度はそれ
ぞれKID5及び0.5 である。また、図５から絶対位置代表
値ap2 の有する関連のある代表値のＩＤ及び関連度はそ
れぞれAID1及び0.7 である。同様に、図６から相対位置
代表値rp2 の有する関連のある代表値のＩＤ及び関連度
はそれぞれRID3及び0.4 である。従って、最大の関連度
0.7 を有しAID1というＩＤを持つap1 に、検索条件中の
絶対位置代表値ap2 を置き換える。結果として、キーワ
ードkw1 、絶対位置代表値ap1 及び相対位置代表値rp2
を共通に有する画像ＩＤであるIID1を抽出し、その画像
の実体を表示することになる。

【００２３】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、検索者に
よって不明確に記憶されやすい画像および検索条件中の
対象属性値を代表値で表し、この代表値に基づいて画像
検索を行うことにより、登録者と検索者との画像に対す
る認識の相違を解消できる。更に、本発明は、検索者が
曖昧にもしくは不正確に認識していた対象属性値を含む
曖昧な検索条件からも、目的画像を検索できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に関わる検索画像蓄積方式の一実施例を
示すブロック図である。

【図２】意味的属性として対象のラベルを、物理的属性
として絶対位置及び相対位置を有する場合の画像の具体
例である。

【図３】本発明における画像蓄積手段２に蓄積されてい
る画像として、図２に示す画像例を取り上げた場合のデ
ータ形式である。

【図４】本発明における意味的属性代表値蓄積手段７に
蓄積されている意味的代表値としてキーワードを取り上
げ、図２に示す画像を例に取った場合のデータ形式例で
ある。

【図５】本発明における物理的属性代表値蓄積手段６に
蓄積されている物理的代表値として絶対位置を取り上
げ、図２に示す画像を例に取った場合のデータ形式例で
ある。

【図６】本発明における物理的属性代表値蓄積手段６に
蓄積されている物理的代表値として相対位置を取り上
げ、図２に示す画像を例に取った場合のデータ形式例で
ある。

【図７】従来の検索画像蓄積方式の一例を示すブロック
図である。

【図８】図７に示す従来方式の一例における画像蓄積手
段２に蓄積されている画像として、図２に示す画像例を
取り上げた場合のデータ形式例である。

【図９】図７に示す従来方式の一例におけるキーワード
蓄積手段５に蓄積されているキーワードとして、図２に
示す画像例の有するキーワードを取り上げた場合のデー
タ形式例である。

【図１０】図７に示す従来方式の別の一例における画像
蓄積手段２に蓄積されている画像として、図２に示す画
像例を取り上げた場合のデータ形式例である。

【符号の説明】

１ 検索意図入力手段 ２ 画像蓄積手段 ３ 画像表示手段 ４ 画像検索手段 ５ キーワード蓄積手段 ６ 物理的属性代表値蓄積手段 ７ 意味的属性代表値蓄積手段

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の対象で特徴づけ構成されている画
   像を蓄積するとともに、該対象の有する物理的属性値及
   び意味的属性値により構成される検索条件を用いて検索
   者の目的画像を検索するための画像データベースにおい
   て、 該検索者から該検索条件を取り込むための検索意図入力
   手段と、該物理的属性値を代表する物理的属性代表値及
   び該意味的属性値を代表する意味的属性代表値を対応づ
   けて該画像を蓄積するための画像蓄積手段と、前記検索
   者に前記画像を表示するための画像表示手段と、前記物
   理的属性値を該物理的属性代表値に変換するとともに、
   前記意味的属性値を該意味的属性代表値に変換し、かつ
   前記検索条件に適合した画像を検索するための画像検索
   手段と、複数の前記物理的属性代表値を蓄積するための
   物理的属性代表値蓄積手段と、複数の前記意味的属性代
   表値を蓄積するための意味的属性代表値蓄積手段とを有
   し、 該画像蓄積手段における前記画像が前記物理的属
   性代表値及び前記意味的属性代表値を指示する情報を有
   し、かつ該物理的属性代表値蓄積手段における前記物理
   的属性代表値が前記画像を指示する情報及び他の前記物
   理的属性代表値や前記意味的属性代表値との関連の強さ
   の度合を有し、かつ該意味的属性代表値蓄積手段におけ
   る前記意味的属性代表値が前記画像を指示する情報及び
   他の前記意味的属性代表値や前記物理的属性代表値との
   関連の強さの度合を有することを特徴とする検索画像蓄
   積方式。